网络流四·最小路径覆盖

H市一共有N个旅游景点(编号1..N),由M条单向游览路线连接。在一个景点游览完后,可以顺着游览线路前往下一个景点。

为了避免游客重复游览同一个景点,游览线路保证是没有环路的。

每一个调查团可以从任意一个景点出发,沿着计划好的游览线路依次调查,到达终点后再返回。每个景点只会有一个调查团经过,不会重复调查。

举个例子:

上图中一共派出了3个调查团:

1. 蓝色:调查景点;2

2. 橙色:调查景点;1->3->4->6

3. 绿色:调查景点;5->7

当然对于这个图还有其他的规划方式,但是最少也需要3个调查团。

由于小组内的人数有限,所以大家希望调查团的数量尽可能少,同时也要将所有的景点都进行调查。

输入

第1行:2个整数N,M。1≤N≤500,0≤M≤20,000。

第2..M+1行:2个数字u,v,表示一条有向边(u,v)。保证不会出现重复的边,且不存在环。

输出

第1行:1个整数,表示最少需要的调查团数量。

样例输入
7 7
1 2
1 3
2 4
3 4
4 5
4 6
5 7
样例输出
3
提示:最小路径覆盖

对于一条路径,起点的入度为0,终点的出度为0,中间节点的出入度都为1。

每一个点最多只能有1个后继,同时每一个点最多只能有1个前驱。

假如我们选择了一条边(u,v),也就等价于把前驱u和后继v匹配上了。这样前驱u和后继v就不能和其他节点匹配。

利用这个我们可以这样来构图:

将每一个点拆分成2个,分别表示它作为前驱节点和后继节点。将所有的前驱节点作为A部,所有后继节点作为B部。

接下来进行连边,若原图中存在一条边(u,v),则连接A部的u和B部的v。

在这个上面做一个最大二分匹配:

其中实线表示被选中的匹配,虚线表示未被选中的。

有没有发现,和原图刚好有着对应的关系。

这样在匹配结束的时候,我们就可以直接通过匹配的情况来确定选中的路径。

但是如何保证这样就能得到最小的路径覆盖呢?

如果一个点是路径起点的话,它在B部的节点一定是没有匹配上的。

经过最大匹配算法后,B部剩下没有被匹配的点一定是最少的,也就对应了最小需要的路径数。

所以最小路径覆盖的结果才是N-最大匹配数。

正是这样,这样问题也就解决了。接下来第二个问题,怎么用网络流来解决二分匹配呢?

上一次我们讲了二分多重匹配,二分匹配不就是它的简化版么。

只需要把源点s到A部的边和B部到汇点t的边容量限定为1就可以了!


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define MAX 1010
#define MAXCF 101
#define min(a,b) (a)>(b)?(b):(a)
using namespace std;

int cf[MAX][MAX];//存储图
int queue[MAX];//搜索队列
int path[MAX];//保存路径
int capacity[MAX];//流量数组,保存经过该点的最小流量
bool visited[MAX];//记录访问数组

int findAugmentPath(int T)
{
	int i = 0, tail = 0;
	memset(visited, 0, sizeof(visited));

	queue[tail] = 1;//将源点加入队列
	capacity[1] = MAXCF;
	visited[1] = true;
	while (i <= tail)
	{
		int u = queue[i];
		if (u == T)
			return capacity[T];//找到一条增广路径,返回该路径最小流量
		for (int v = 2; v <= T; v++)
		{
			if (!visited[v] && cf[u][v] > 0)
			{
				path[v] = u;
				capacity[v] = min(cf[u][v], capacity[u]);//记录路径上的最小残余流量
				visited[v] = true;
				tail++;
				queue[tail] = v;
			}
		}
		i++;
	}
	return 0;
}

void modifyGraph(int T)
{
	int flow = capacity[T];
	int now = T;
	while (now != 1)
	{
		int fa = path[now];
		cf[fa][now] -= flow;
		cf[now][fa] += flow;
		now = fa;
	}
}

int main()
{
	int N, M;
	int i, j;
	int u, v;

	while (cin >> N >> M)
	{
		int S = 1;
		int E = S + N + N + 1;
		int result = 0;
		memset(cf, 0, sizeof(cf));
		for (i = 0; i < N; ++i)
		{
			cf[S][S + i + 1] = 1;
			cf[S + N + i + 1][E] = 1;
		}
		for (i = 0; i < M; ++i)
		{
			cin >> u >> v;
			cf[S + u][S + N + v] = 1;
		}

		int maxFlow = 0;
		int delta = 0;
		while (delta = findAugmentPath(E))
		{
			maxFlow += delta;
			modifyGraph(E);
		}
		cout << N - maxFlow << endl;
		
	}
	return 0;
}

<think>嗯,用户现在想了解最小路径覆盖和最大流之间的关系、应用或相关算法。首先,我需要回顾之前提供的参考资料。引用[1]到[5]都提到了最小路径覆盖可以通过二分图最大匹配来解决,而最大匹配又可以通过最大流算法来求解。所以核心思路应该是:最小路径覆盖 → 二分图最大匹配 → 最大流问题。 用户可能是在学习图论或者准备算法竞赛,需要理清这些概念之间的关系。ta的深层需求可能是理解如何将最小路径覆盖问题转化为最大流模型,以及具体的实现步骤。引用[2]和[3]中提到的公式"最小路径覆盖 = 原图节点数 - 最大匹配数"是关键,而引用[4]和[5]补充了网络流建模的细节。 接下来需要解释清楚转化步骤:构建二分图时,将每个点拆分成入点和出点,原图中的有向边转化为从左部出点到右部入点的边。这样,二分图的最大匹配就对应了路径合并的过程。而求最大匹配可以用匈牙利算法,但更高效的是用最大流算法——添加超级源点和汇点,所有边容量设为1,跑Dinic算法就能得到最大匹配数。 用户可能还关心实际应用,比如DAG的任务调度或代码分析中的调用链覆盖。引用[5]提到的路径输出方法也很实用,通过match数组反向追踪,这在实际编码时很重要。 最后要考虑如何组织答案。先定义最小路径覆盖,再分步骤解释转化原理,突出最大流的作用,最后给出复杂度分析和应用场景。相关问题的设计要引导用户深入思考,比如优化方法、带权扩展或实际案例的区别处理。 </think>最小路径覆盖问题与最大流算法之间存在紧密的理论联系,核心思路是通过**网络流模型求解二分图最大匹配**,进而解决最小路径覆盖问题。以下是关键关系及算法实现详解: --- ### **一、最小路径覆盖与最大流的关系** #### 1. **问题转化链** 最小路径覆盖问题可通过以下步骤转化为最大流问题: > **最小路径覆盖** → **二分图最大匹配** → **网络最大流** - **最小路径覆盖定义**: 用最少的**不相交路径**覆盖有向无环图(DAG)的所有顶点。若路径数为 $k$,则需满足 $k = \min |\mathcal{P}|$,其中 $\mathcal{P}$ 是路径集合。 - **关键公式**: $$ \text{最小路径覆盖数} = n - \text{二分图最大匹配数} $$ ($n$ 为原图顶点数,证明见引用[2][3]) #### 2. **二分图建模方法** 1. **拆分顶点**: 将原图 $G$ 中每个顶点 $u$ 拆分为**左部点 $u$(出点)** 和**右部点 $u'$(入点)**。 2. **构建边集**: 对原图的每条有向边 $u \to v$,在二分图中添加边 $u \to v'$(如图): ```mermaid graph LR A[原图DAG] -->|u→v| B[二分图] subgraph 二分图结构 L1(u) --> R1(v') L2(v) --> R2(w') end ``` #### 3. **最大流建模** 将二分图匹配转化为网络流问题: - **超级源点 $S$**:连接所有左部点(出点),容量为 $1$。 - **超级汇点 $T$**:所有右部点(入点)连接到 $T$,容量为 $1$。 - **原二分图边**:容量均为 $1$(保证每条边仅用一次)。 ```mermaid graph LR S((S)) -->|cap=1| L1(u) S -->|cap=1| L2(v) L1 -->|u→v' cap=1| R1(v') L2 -->|v→w' cap=1| R2(w') R1 -->|cap=1| T((T)) R2 -->|cap=1| T ``` --- ### **二、求解算法流程** #### **步骤 1:二分图最大匹配** 使用 **Dinic 算法**(高效网络流算法)求解上述网络的最大流: - **复杂度**:$O(n^{1/2}m)$,其中 $n$ 为顶点数,$m$ 为边数。 - **最大匹配数 $M$** = 最大流量值。 #### **步骤 2:计算最小路径覆盖数** $$ \text{最小路径覆盖数} = n - M $$ #### **步骤 3:输出具体路径方案** 1. 从所有**未匹配的左部点**开始(即无入边的路径起点)。 2. 根据残量网络中匹配边 $u \to v'$ 的反向边 $v' \to u$(流量为 $1$),回溯路径: - 若 $match[v'] = u$,则 $u \to v$ 属于同一条路径(引用[5])。 3. 遍历所有起点即可得到所有路径。 --- ### **三、应用场景** 1. **任务调度优化** DAG 顶点表示任务,边表示依赖关系。最小路径覆盖对应**最少执行批次**,每批任务可并行处理。 2. **代码调用链分析** 函数调用图的最小路径覆盖可定位**关键执行链路**。 3. **物流路径规划** 仓库节点间运输路线需覆盖所有节点且路径最少,降低运输成本。 --- ### **、算法实现示例(Dinic 求最大流)** ```python from collections import deque def dinic(graph, s, t): # graph: 残量网络 {u: {v: cap}} level = [-1] * len(graph) def bfs(): queue = deque([s]) level[:] = [-1] * len(graph) level[s] = 0 while queue: u = queue.popleft() for v, cap in graph[u].items(): if cap > 0 and level[v] == -1: level[v] = level[u] + 1 queue.append(v) return level[t] != -1 def dfs(u, flow_in): if u == t: return flow_in flow_out = 0 for v, cap in list(graph[u].items()): if cap > 0 and level[v] == level[u] + 1: f = dfs(v, min(flow_in, cap)) graph[u][v] -= f graph[v][u] += f # 添加反向边 flow_in -= f flow_out += f return flow_out max_flow = 0 while bfs(): max_flow += dfs(s, float('inf')) return max_flow # 示例调用:构建网络流图后求解 n = 4 # 原图顶点数 graph = { ... } # 构建含超级源点S、超级汇点T的残量网络 max_match = dinic(graph, s=0, t=2*n+1) # 假设S=0, T=2n+1 min_path_cover = n - max_match ``` --- ### **
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